Get Started with Databricks for Generative AI - French
Ce cours offre une introduction pratique à la Databricks Data Intelligence Platform, en mettant l'accent sur ses composants et fonctionnalités clés pour la création et le déploiement de systèmes d'IA générative. Les participants apprendront comment Databricks facilite le développement de solutions d'IA générative évolutives et exploreront des outils tels que AI Search, Agent Bricks Custom Agents, ainsi que les capacités d'IA générative de MLflow pour le suivi et la journalisation des modèles. Ce cours comprend une expérience pratique dans la construction et l'évaluation de pipelines Retrieval-Augmented Generation (RAG), le déploiement d'agents d'IA générative, et l'utilisation de cadres d'évaluation pour optimiser les performances. À l'issue du cours, les apprenants seront dotés des compétences nécessaires pour concevoir, déployer et surveiller des applications d'IA générative courantes sur la Databricks Data Intelligence Platform.
Vous pouvez créer un compte Databricks Free Edition et essayer les démonstrations à suivre dans un environnement pratique.
Remarque : Databricks Academy passe à un format basé sur des cahiers de travail pour les sessions en présentiel au sein de l'environnement Databricks, et abandonne ainsi l'utilisation de présentations PowerPoint pour les cours magistraux. Vous pouvez accéder aux cahiers de travail des cours dans l'environnement de laboratoire Vocareum.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Français
Le contenu a été développé pour les participants possédant ces compétences/connaissances/aptitudes :
• Familiarité avec la Databricks Data Intelligence Platform et les opérations de base du workspace (créer des clusters, exécuter du code dans des notebooks, utiliser les opérations de base des notebooks)
• Connaissance de base de la programmation Python et de l'utilisation des APIs (Databricks SDK, intégrations de modèles externes)
• Compréhension des fondamentaux du machine learning, notamment les concepts d'entraînement, d'évaluation et de déploiement de modèles
• Familiarité de base avec les concepts d'IA générative (grands modèles de langage, ingénierie des invites, hallucinations, Retrieval-Augmented Generation)
• Expérience intermédiaire avec Unity Catalog pour la Gouvernance des données et les opérations de Registre des modèles
• Connaissance de base des concepts de Vector Search et de recherche par similarité pour la récupération de documents
• Familiarité avec MLflow pour le suivi des expériences, la journalisation des modèles et les frameworks d'évaluation
• Compréhension de Delta Lake et des concepts de Gestion des données (tables, schémas, formats de données)
Outline
• Vue d’ensemble de l’IA Databricks
• Prompt Engineering avec AI Playground
• Création et enregistrement d’un pipeline de récupération
• Évaluation et déploiement de systèmes d’IA
• Introduction à Agent Bricks
• LAB - Pipeline de récupération de bout en bout sur Databricks
Upcoming Public Classes
Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Oct 23 | 02 PM - 04 PM (Europe/Paris) | - | French | Free |
Jan 21 | 02 PM - 04 PM (Europe/Paris) | - | French | Free |
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